阅读是最好的习惯

为什么很多人宁愿 excel 贼 6,也不愿意去用 python?

为什么很多人宁愿 excel 贼 6,也不愿意去用 python?

有没有适合新手练习 Python 的做题类网站?

学python没练习题怎么行、今天,给大家准备一个项目: 99道编程练习,这些题如果能坚持每天至少完成一道,一定可以帮大家轻松 get Python 的编程技能。目前,这个项目已经获得了 2924 Stars,2468 Forks。首先,这 100+ 练习题根据难易程度分为三个等级:Level 1、2 和 3。下面对如何定义这三个 Level 进行了说明,大家可以结合自身的学习能力和实践经验进行选择。Level 1:初级。刚入门 Python 或者正在学一些基础课程的同学们。通常包含 1 到 2 更多

为什么都说python简单,可是我学了之后并不这样觉得觉得?

以列表初始化set对象时,在C语言层面,做了一次按位与的操作,cpython的代码里面,取数据的时候,是把1,4,9,16 hash之后,再mask按位与,那mask是什么,定义如下mask是初始化set大小再减1,set初始化大小是8,那mask就是7依次按位与之后,结果是1,4,1,0,所以16在最前面,1和9的结果都是1,1是第一个,9是冲突的那一个冲突的会再进行上面两行的计算,perturb就是hash的值,为9PERTURB_SHIFT固定值,为5perturb右位移之后,值为0那么i 更多

客户说要什么你就做什么。客户说他要的是 Excel 表格,你就必须给他 Excel 表格。交付时就是一个 xlsx 文件,告诉客户里面所有公式甚至是 VBA 都做好了,如果客户要加数据、该数据可以自行操作,表格会自行更新。客户交钱项目完结。

如果你用 Python 的话,面对将来客户对数据的调整,你有两个选择:

凡是用到 Excel 公式和 VBA 的表格,都是动态表格,否则为什么不把所有单元格的值写死?一个 xlsx 文件就能把背后的动态逻辑打包发过去,你为什么要用 Python 来折腾自己呢?真的要用自己选择的语言写数据处理的话,你还是给客户做个带图形化界面的应用程序吧……

如果你真的特别特别想要用 Python,我推荐你用 Google Sheet 和 Google Apps Script:

在 OAuth 之后你的 Python 脚本能够通过 API 访问整套 Google Sheet 对象模型,喜欢干什么就干什么。

你以为的Excel到Python是无缝迁移的。

但是对于人很多人来说,用Python处理Excel的过程,要包括但不限于配置Python环境,理解Python语法、概念,知道用什么包,知道怎么搜包的用法,知道遇到问题了怎么取搜搜答案,知道想做什么需求的时候去搜什么包等等。。。

这就等于去学编程,而Excel自成一套基本算是所见即所得的体系,其实并不需要去了解上面说的编程概念,就算要深入学一下,VBA也差不多足够了,对于没有编程基础的人来说,学哪个不是学,那就学个看起来直观简单一点的。

绝大部分用Excel的人,需要做的工作,其实就很简单,简单到就算他人工暴力去搞,也可以在能接受的时间内完成,而人工不太好搞定的那些需求,自然有专门的程序员来做。

至于什么可维护性这个那个的,说真的,没必要。

并且如果想和同事交接一下数据、文档,你的电脑里可以有Python、R或者其他语言环境,你可以脚本写的很6处理的很高效,但是你的同事只有Excel,并且电脑也并不是很熟练,所以这个情况下,还能要求别人都学编程吗?

站在程序员的角度上,目前很多工作的东西都有很好用的解决方案来实现自动化,可以花点时间写个脚本,后面彻底轻松解放。但是这个世界上不是所有人都是程序员,也不是所有人都适合成为程序员,也不是所有人都有必要成为程序员。

最后术业有专攻,能用excel+vba能解决很多问题,这就跟小电动车一样,在windows的大街小巷随意穿行,鼠标复制粘贴是运行然后看片游戏是他的日常,没必要python。

python是人生苦短的人士使用,但是win就是游戏看片,再在这里说人生苦短就是找打了。

可能是excel不需要游标卡尺。

更好使用和更好编程是两个概念。将界面,业务逻辑,数据混杂在一起,全都是没有区分的单元格,如果你是从使用者转化过来的程序员,单元格比代码编辑器或者命令行更亲切 🙂 并不是所有人都喜欢抽象的开发环境,Excel里写简单脚本所见即所得,是一个优点啊。

概念负担、学习曲线的原因,很简单,懂Excel和懂Python之间是不能无缝迁移的,Excel有Excel的概念体系,Python有Python的,开发的流程,工具链都如此不同,人类又如此偷懒,能用熟悉的东西达到目的就行了。如果一定要切换到python,就像进入陌生的领地,反而影响干活啊,更不要说Matlab和Mathematica了,并不好学啊。

——补充2020/07/15-21:19:

(1)我认同python在作为胶水语言和库很多这两点上的优势,不过正如文中所述,99.99%用excel的人是真的用不到那些库,也没时间学习(需要有编程基础/思维,英语不错,愿意抽出时间钻研等)。很多时候作为有编程专业背景的人会理所当然地觉得这些都很简单,过分高估大众对编程的学习能力,因为他们已经淡忘了自己是如何花费数年努力学习才走到今天的了。

(2)有人认为python更适合业务逻辑复杂的程序。我个人人为:

任何能简化编程过程的语言,都有利于让程序在“表面上”看起来更轻爽,毕竟很多功能 库 都帮你在幕后做了。但越是庞大的库系统,意味着其基本功能的“块儿”就越大,所谓尾大不掉,比如python只用调用几个函数就能识别图片上的汉字,但最终识别出来的是毫无格式的汉字,你若是要让它识别表格中的汉子,并且把tab、空格等都显示出来,并且调整一下resolution,blahblah,诸如此类的细节都加以要求,那你会发现你就必须重写这个图片识别函数了。but you can’t,因为该函数已经被封装成“块儿”了,你只能用这个块儿,改不了里面。尾大不掉。

python与vba就是类似这种关系。对于没用库实现 的,vba能更好实现;对于已经用库实现的,你所处的情景可能需要对库函数的功能做微调,但你想改也改不了。

(3)对于不用定义变量这个问题

但凡编写稍微有点规模的程序,都要求人们有一定程度系统性、整体性的思维,不但要在业务本省上整体考虑,还要从变量上整体考虑,当你用python编写一个超过40个变量的程序时,其实就已经需要通过规范的命名、定义变量,甚至做简单的注释来帮助你理清思路了,所以即便python不用定义变量,用户也是需要把涉及到的变量好好梳理一下的,毕竟这代码写好了要用很久,而且还要叠加更多的代码。那既然如此,还不如一开始就定义一下变量顺便梳理一下呢,所以我从不排斥定义变量。

(4)通过缩短元操作时间所累计节省下的大量时间

工作中,我们大多数脚本其实都是好多好多不到一百行的小程序,而不是那几个执行某个庞大功能的大程序。前者相比后者,在节省时间上的意义绝对有过之无不及。听我解释:

你有计算过一天当中会调用多少次某段脚本吗?我计算过,大概一百多次。我不可能每次调用都回到桌面,打开python再点run。你一天把回到桌面-打开python-f5run 这三个操作做一百遍试试,回来分享一下感受。特别是像我这种在机关做批量合同项目管理的,工作时的我都是每秒钟都要在脑袋里存储8个左右毫不相关的任务(而且都是要做好一阵子的任务),这很蛋疼,更多用的是短期记忆,如果你突然想调用一份文件,或完成某个操作,不用多,你只要多拐2~3个操作后就想不起来你要做什么了,真就这么现实。所以,我通过大量简单但实用的脚本函数,大大缩短我工作中这些元操作的时间,让我脑袋多线程处理任务的容量又多出了很多。

另外,excel可以在sheet上直接装载按钮,你将按钮关联上特定的脚本,以后只需要一点按钮,脚本就运行了,而python作为外姓软件完全做不到,比按钮多了十几部元操作,再乘以个100(一天执行该脚本的次数),再乘以个10(即你一天大概用到的脚本数量),就是你一天要精力精神折磨的次数(一万好几千次)。夸张吗?只有经历过的人才懂我在说什么。

我目前利用sheet做了一个集成界面,因为我在家编辑本文,所以没法上图,等明天上班看我能不能想起来给各位拍一张感受一下。

而这种与excel本身高度融合的集成界面,是python望尘莫及的。

(5)关于微软用python取代vba的传言

我们假设,微软真的用python取代vba了,他们会怎么做?直接把vba从excel中删除吗?显然不会,如果那样的话,全世界在这三十年实践中累积的无数vba代码怎么办?那些仍然靠着vba运行的无数程序、网站、公司、政府、学校,怎么办?全世界靠vba吃饭的程序员也好、金融证券管理blahblah其他管理者,怎么办?学习一门技术是需要付出时间的。

所以微软必须为这些vba财富和使用者负责,如何处置vba,已经不是他们说的算得了。这就好像人家已经买了你的砖头盖好了房子,你却突然说这个砖头不好我特么不想卖了,于是把人家房子拆了一样。

另外,你要清楚微软是一家巨头企业,养了世界上无数的工程师,里面有多少时靠着excel这个软件吃饭的,所以他们会不遗余力地做好并推广excel,保持它的竞争力。而基于python的grid studio是开源软件,不是说它不好,只是它的作者没有理由对全世界用户的使用需求负责,他做grid studio就是为了方便自己的学术研究罢了。而且,他即便有动力,也没有这个力量,他的个人力量在庞大的、被巨大利益趋势着完善excel产品的微软面前不值一提。要知道一款好的开源产品的制作需要巨大的天才,比如linux的作者linus。而其前身unix之所以没被完善,其实也就是因为其作者是个大学教授,做Unix仅仅为了教学,完全没有进一步完善它,为全世界用户负责的动机,这一点上简直跟excel vs gridstudio 一模一样。

再退一步将,如果微软真的傻叉到用python取代了vba,excel中嵌入了python,你知道会发生什么嘛?会有相当一部分用户从excel直接迁移到grid studio。为什么?因为虽然excel的功能完善和复杂程度,在当今没有任何一款表格软件能够匹敌。但是在基本的数据处理功能上,excel能实现的,gridstudio也能实现,这会导致那些对excel的使用只局限于处理数据(用不到字体、样式、各种柱状图等),并且受python热潮影响的,说不定对开源还有一些信仰的人,直接选择grid studio ,因为对这些人来说,迁移的成本不大。

vba的使用。这对于微软无疑是自掘坟墓。全世界大量激活excel带来的利益,都打水漂了,微软员工将面临场面壮观的裁员。而且,excel与其他office产品有集群效应,ppt、work、visio、excel、access……这些软件都是联通的,但所有这些软件都有开源版本,当excel用户迁移到开源版本,你觉得距离其他office软件的用户迁移到对应开源版本的日子还会远吗?

你认为微软这么傻叉吗?

——以下是原文:

-----------------

VBA会被Python代替吗?

诸如“python比VBA好”这种话都是不会VBA的python教教徒或打python培训广告的教教主说的。我是个实用主义,只要能解决工作问题,让我更轻松的工具我就会使用。

1、从大环境上说:

表格处理工具或许除了excel还有很多,但你大概算一下全国14亿人口谁做表格第一个想到的不是excel(开发人员除外)?微软当年通过盗版培养起了大批量用户,这些人会将自己的软件癖好一代代在公司里传下去,因为当全公司99%的历史资料都是excel,99%的员工也都用excel时,你觉得作为那可能存在的1%,你即便会使用再好的工具X又能怎样?每次同事发你excel时你都转成X的格式?你只要操作2、3次就再也爱不起来了。

更何况办公不仅在电脑上,还在手机上,现在几乎每一部Android手机都有excel,同事在微信上传给你的excel你可以随时打开,然后再通过微信转发到电脑上,然后再直接打开……如上这套操作你想想你一天要进行多少次,每次都转格式吗?而你那款自认为比excel还好用的X,等真正普及到每个人的手机、电脑上都有一份,又要熬走多少代人?

2、从融合度来说

python不是不好,只是跟excel融合度并不高,毕竟是外姓。前者操作后者有很多潜在的麻烦。如果我正在做excel,突然做一个简单的批量处理,只需要一个alt+f11就能调出界面,随便敲两行就实现了。有人总拿vba开发大一点的项目运行效率会慢来说事,那我问你,在所有要用到宏命令处理Excel表的人中,有多少是需要开发大程序的?有没有占到总数的0.001%?大部分能写100行代码就开始办公室里面到处吹逼了好吧!

python虽好,但跟office毕竟不是亲戚,你还得打开python程序,新建文件,导入package。而且下次在想用时,你还得到处找上次的python脚本在哪儿。而vba只需要将excel存为xlsm就能找回代码,再一个alt+f11再按f5全搞定。

这就跟苹果当年出了只有一个按钮的鼠标,一群苹果信徒对2键鼠标大肆讨伐,而思路正常的人都知道单键鼠标有多么难用,更何况跟别的电脑完全不兼容,我一个几十块钱的鼠标用完就扔掉,随手就换一个,你的单键鼠标咋换?哈哈哈。现在人们对python的盲目崇拜,对<span data-search-entity=”>VBA的大肆讨伐,也是同样的道理。是中了流行文化的度,务虚不务实,舍近求远。

3、处理excel真的有必要用python吗?

现在培训广告的口号大多是:学了python,就能批量处理excel表格,提前下班找妈妈恰饭。但问题是,所有excel处理都不涉及任何复杂算法,不需要二叉树啊堆栈啊定义对象啊什么的,顶多是业务逻辑繁琐一点,for循环if判断嵌套得多一点,变量定义得多一点,仅此而已,而这些困难不论再哪种语言(python or vba)都是存在的,而python的主要优势在于人工智能和大数据,请问贵公司贵岗位做两个excel表用到啥人工智能了?无非就是批量建表,批量核对数据,横查竖查,批量打印,都是非常简单的东西,而在处理这些任务时,excel有着先天优势。即便你用了python处理这些任务,你也只是用python的某个库(xlwt、xlrd),其他的库也基本不涉及,所以你也不能说自己会python了,你只能说自己会python的某两个小包。再退一步说,python这些包都是第三方开发的,而vba是微软亲自维护的,你觉得哪个兼容性好?哪个做得更标准?

反正我用vba香的很,每天上班工作量是同事的好几倍,假装贼痛苦,但都按时下班;)

为什么会有人想用自己的三脚猫功夫去抗衡微软/金山几十年的代码。

numpy、pandas 固然好用,但是这是要用在做 Excel 无法快速处理的场景才有他的优势。

就处理几万个数据而且处理过程一般还不会重复利用,而且 Excel 内置函数里就有相关的功能,那我觉得我并不想用代码自己写一次。

至少我写完代码调试的时间开销比我在 Excel 里所见即所得的调试时间开销更大。

我个人一直觉得 Python 自动化办公就是伪命题,并且我一直都在让问我相关问题的学长学姐放弃这个想法。我只告诉他们 Excel 怎么用。

除非他们真的要处理数据量大的样本,Excel 打开会非常离谱的那种。(1e7 级别往上)

分享一些我个人使用 Excel 的经验。

我一般是在分表里下手

1. 一些表是原始数据

2. 一些表是业务过程

3. 最后塞一个结果表

$ 的问题是可能题主不了解 Excel 的引用逻辑。

如果不喜欢 vba 可以像我一样上 Office SDK。

– – –

20220611

虽然我们平时也会喜欢话几个小时的时间去自动化一个五分钟就能手动完成的任务。但是在进行自动化操作之前,我就会想,我之后还用不用得上这个操作,如果用不上这个操作的话,这个时间投资就没有啥收益了。

更多的时候我希望大伙儿能够多想想这个时间是否值得。除非单纯想整活,不是的话我觉得着实不太美妙。

以及我也不能够奢望刚学几天写代码的人,能够写出复用性很高,鲁棒性很强的代码(本回答的第一句就是这个意思)。

可能,刚学几天就开始用来办公最终写出来的代码和题主提到的数据和业务混搭写的这种混乱是一样的味道。

有意识去避免这种情况的人本身就不用太操心他用什么东西去做,反正他也能够知道怎么样能把数据和业务逻辑整理好。没有意识去做的人用啥一样混乱。

很讨厌这种用个工具都有优越感的人

这么问说明你既不懂excel也不懂python……

大言不惭把两边用户都得罪了=_=

excel毫无疑问是初次编写的时候效率最高的计算工具程序,远超python,对于不是重型计算的场合甚至比mathematica高。(插句话,当要手动录入大量数据的时候,mma的输入格式简直是灾难,我从来都是在Excel里录完了复制粘贴进mma的)

为什么呢?因为Excel有完美的调试系统,每一个变量的值都是在你眼前显示的,你随时可以任意修改它们,然后新结果会立即被eval出来。在这种时候,业务逻辑,数据混杂就是巨大的优点。任何编程语言,受困于其冯诺依曼体系的形式,最多只能做到REPL的调试,而Excel则更类似于元胞自动机,是全并行,数据与计算完全等同的。这是根本的差别,不是某些方面改改语法能改变的。

编程语言由于其数据与计算分离的特点,更适合做批处理的工作——不是那个bat,是广义的,意思是在编写程序的时候无需在意数据。Excel的元胞自动机式的计算模型则更适合做实时的,单次使用的,数据与运算相结合的工作。当你不需要修改数据的时候,数据和计算混在一起,肯定对开发效率是正面影响,而html-js-sql麻烦的互操作肯定是负面影响。至于维护,真的在意吗?这种程序不都是一次性程序吗?

Excel当然有维护性问题,但没有那么糟糕,主要是你不能简单粗暴地把冯诺依曼架构的思路套到元胞自动机上去。你应该更多的套用函数式编程语言比如haskell和lisp的思路进行组织,因为λ-calculus也是不区分代码和数据的。

业务逻辑清晰是靠别名带来的?非也,是靠抽象和封装带来的,别名只是抽象的一个很不重要的表现形式而已。不封装写过程,无论起多长的名字都是不顶用的,一样看不懂。在元胞自动机里,你应该封装区域——把一块数据或代码或数据混代码划到同一个区域里,在旁边的单元格里写上名字,或者起别名,最后弄个黑框框起来,完毕。Excel一样可以做的高度抽象,可维护。

离开使用场景来谈工具这个就是在耍流氓。杀鸡时候就应该用杀鸡刀,杀牛时候就应该用牛刀。不能因为牛刀大,杀伤力强就认为其它刀就是垃圾。

Python这几年真的是被吹过头了,让一些不明就里的人拿着就感觉拥有了全世界。同样的数据分析,难道js、R、SQL就弱。在数据分析里面没有算法、不会SQL,光拿Python有毛用。

诚然,Python简洁易用,功能强大,在复杂场景做数据处理确实很厉害。但也没有强大到无敌的境界。

就以数据分析而言,如果数据量特别小,或者说就是简单的做一个统计报表,或者透视表之类的你难道还去打开编辑器写代码,然后运行吗?有这点功夫,报表早就做完了。

另外,Python做出来的东西,他的运行需要环境,难不成你给人家发一个统计表数据,你要让人家先去安装配置环境不成?

自嗨跟大家一起嗨还是有区别的。

只针对题主最后两点发言

变量写单元格是不负责任的,excel有变量命名器,而且可以管全局和局部(具体某张表)。命名好了之后既可以从表上地址维护,也可以从代码里维护

不要问猫是怎么知道的,猫只是个花式Excel的低等文职人员

被人在评论中@而来答题。大概是因为回答了不少关于Excel以及Python的题目。

首先试图做个猜测及澄清,题主提到的那部分用Excel贼6的人,其实主要是在使用快捷键和简单的Excel函数,这类人才最常见的是咨询投行投资等Professional Firm里面的高端基层员工。他们虽然教育及工作背景闪闪发光,因此学会Python等编程语言完全不在话下,但是却基本不学和不用编程,大部分原因是时间问题和路径依赖问题。但是这些使用Excel的技能其实距离编程仍然有较大的差距,不在此问题的讨论范畴之内。

真正和编程写python比较接近的Excel技能其实是:使用数组及Indirect等复杂函数,部分替代SQL的功能;使用VBA,增强Excel的各项功能及梳理能力,甚至自然穿梭于Office各个软件以及Windows OS;使用Python xlwings,进一步拓展Excel的能力。之前的回答(

)已经提到不少,下面的这个例子就是综合利用复杂函数、数组函数以及VBA制作图表的演进动画(黄焖鸡米饭如何蔓延到全国),最终存储到本地。

顺便借用上面的这个例子来说说我为什么不用Python来完成,而选择使用Excel。

上面的理由可以套用到许多场景,所以每当我拿到一个需求,首先会想能否在Excel里面完美实现,即使不行,也会先拿Excel来跑MVP(Minimum Variable Product),如果可行,再拿Python等工具来上规模或者提高效率。我自己拿Excel做过的项目有:

最后的总结,做一件事情,思路和方法最重要,至于拿什么工具来实现的有那么重要吗?不是强调“心中有刀而手中无刀”的境界吗?下图让那些自以为用VIM或者Emacs很得瑟的程序员看看,我们的前辈是拿什么来写程序的。

…更多文章请到数据冰山 – 搓米问答专栏

…更多回答请看何明科

我感觉excel肯定不能放弃啊。首先是许多人excel用的已经很熟练了,并且年纪比较大,对代码没有任何兴趣了;再就是数据的量级用excel足够了,难道就统计个工资,做个公司流水统计,我也使用python吗?这不是杀鸡用牛刀吗?

应用范围广,因为excel是office配套的软件,我相信,99.99%的电脑都有这个软件,都能打开excel文件,并且基本不存在兼容问题。不要小看这个,这样工作中省去了很多麻烦。作为机械专业出身的人,用过SolidWorks的工程师都知道版本不兼容的苦。

这里说的简单易上手,是相对python而言的,几乎所有人都有一定的excel基础,在学会两个利器——Vlookup和透视表之后,你会发现,你可以处理好很多数据汇总,数据处理的问题了。

再加上一些excel图表制作的功底,那么你将能很好的把你说得到的数据展示给其他的人,尤其是你具备了给领导汇报的基础。最重要的是领导的要求多,excel改起来方便,并且能快速跟PPT联动。

谈到了excel就不得不说下VBA,这个编程语言,我是真的受不了,参考的资料少,而且让编程没有艺术感,个人不喜欢。不过同事有用的,还是可以补充完善很多功能的。毕竟是excel自带的编程工具,如果你公司电脑不具备装其他软件的条件,用VBA编写业务处理程序和设计GUI也是不错的选择。

对于简单地数据处理可能用excel公式,或者VBA就够了,但是如果你的数据量多达好几百兆,甚至更大或者数据处理的逻辑比较复杂,用VBA需要好多“循环”。那么建议你学习下pandas这个数据处理的利器。只要你会巧妙地使用apply函数,那么pandas的处理速度能够快上四五倍。

另外python在数据展示方面也并不弱,你可以学习学习seaborn,pyecharts等模块,可以很简单的做出很好看的图表,当然,学习的成本肯定也比excel高些。比如下面这个就是用seaborn和pandas配合做的展示图表。

最后,如果你想把你的程序给别人用,让他/她有两个选择

当然python的作用远不止于此,还有许多有趣的功能,如果感兴趣的话,可以看下我的专栏,有python的学习路线,办公自动化、爬虫的干货。

另外学习python如何处理excel,可以参考下面这本书,这本书先是讲解数据结构,接着是numpy 的相关知识,再就是pandas在数据处理中的一些技巧,常用函数解释,最后是数据的可视化。最后通过几个案例将这些知识汇总在一起,让你对数据分析有更深入的认识。

希望上面的内容,对你有帮助,欢迎点赞收藏支持~~~,如果有什么疑问可以在评论区留言,或者私信我

举个简单的例子,比如想实现下面这张图:

python里面可能要写这么多代码,

excel中,3步搞定。

难易程度顷刻分晓~

当然,python也有他自己的长处,如机器学习、批处理、大数据处理、多线程处理任务等等。

pythonic生物人:Python可视化笔记43篇合集(建议收藏)

pythonic生物人:pydeck助数百万数据点高效可视化渲染

pythonic生物人:丰富的Python可视化“武器库”:从PyViz到Matplotlib

pythonic生物人:一图胜千言,超形象图解NumPy教程!

pythonic生物人:谁是Python/R中最强Dashboard APP开发工具?

pythonic生物人:pandas、spark、DataFrames.jl、polars、dask、data.table、datatable谁才是最快数据处理武器??

pythonic生物人:yellowbrick牛逼,机器学习“炼丹师”、“调参侠”们有福了

pythonic生物人:从哪些方面着手提高Python?Python社区“老司机们”的这本书讲清楚了!

你是如何自学R语言的?

pythonic生物人:13个高清图助快速上手Python: NumPy/Pandas/SciPy/Matplotlib?

??更多好文,欢迎关注

有没有适合新手练习 Python 的做题类网站?

学python没练习题怎么行、今天,给大家准备一个项目: 99道编程练习,这些题如果能坚持每天至少完成一道,一定可以帮大家轻松 get Python 的编程技能。目前,这个项目已经获得了 2924 Stars,2468 Forks。首先,这 100+ 练习题根据难易程度分为三个等级:Level 1、2 和 3。下面对如何定义这三个 Level 进行了说明,大家可以结合自身的学习能力和实践经验进行选择。Level 1:初级。刚入门 Python 或者正在学一些基础课程的同学们。通常包含 1 到 2 更多

为什么都说python简单,可是我学了之后并不这样觉得觉得?

以列表初始化set对象时,在C语言层面,做了一次按位与的操作,cpython的代码里面,取数据的时候,是把1,4,9,16 hash之后,再mask按位与,那mask是什么,定义如下mask是初始化set大小再减1,set初始化大小是8,那mask就是7依次按位与之后,结果是1,4,1,0,所以16在最前面,1和9的结果都是1,1是第一个,9是冲突的那一个冲突的会再进行上面两行的计算,perturb就是hash的值,为9PERTURB_SHIFT固定值,为5perturb右位移之后,值为0那么i 更多

赞(0) 打赏
未经允许不得转载:微精选 » 为什么很多人宁愿 excel 贼 6,也不愿意去用 python?
分享到: 更多 (0)

评论 抢沙发

  • 昵称 (必填)
  • 邮箱 (必填)
  • 网址

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

微信扫一扫打赏